OpenCV图像处理算法——7（《Contrast image correction method》 论文阅读及代码实现）
《Contrast image correction method》 论文阅读及代码实现
以下内容大部分引自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1558535
前言
这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章，这篇文章是在之前的推文 OpenCV图像处理专栏二 |《Local Color Correction 》论文阅读及C++复现基础上进行了改进，仍然针对数字图像的光照不均衡现象进行校正。
算法原理
首先在《Local Color Correction》中有指数部分为，具体去看上篇文章，这篇论文优化了2个地方：
第一，高斯模糊的mask使用双边滤波来代替，因为双边滤波的保边特性，可以更好的保持边缘信息。
第二，常数2使用来代替，并且是和图像内容相关的，当图像的整体平均值小于128时，使用:计算，当平均值大于128时，使用,意思就是说对于低对比度的图像，应该需要比较强的矫正幅度，所以应该偏大，反之对于高对比度的图像，只需要较弱的校正幅度。
但是这里有个trick，就是说对于第二条，实际上存在很大的问题，比如对于我们下面测试的原图，由于他上半部分为天空，下半部分比较暗，且基本各占一般，因此其平均值非常靠近128，因此计算出的α也非常接近1，这样如果按照改进后的算法进行处理，则基本上图像无什么变化，显然这是不符合实际的需求的，因此，个人认为作者这一改进是不合理的，还不如对所有的图像该值都取2，靠mask值来修正对比度，我实现的代码也是取了2。
算法实现
接下来我们实现算法需要对RGB图像进行处理，我们可以像我之前那篇推文那样对RGB通道分别处理，但是可能会存在色偏，所以可以在YUV或者CIELAB等等空间只对亮度的通道进行处理，最后再转回RGB，并且作者提出在对Y分量做处理后，再转换到RGB空间，图像会出现饱和度一定程度丢失的现象，看上去图像似乎色彩不足。所以论文提出了一个修正的公式为：
{R′=12[Y′Y(R+Y)+R−Y]G′=12[Y′Y(G+Y)+G−Y]B′=12[Y′Y(B+Y)+B−Y]\begin{cases} R'=\frac{1}{2} \begin{bmatrix}\frac{Y'}{Y}(R+Y)+R-Y\end{bmatrix} \\ G'=\frac{1}{2} \begin{bmatrix}\frac{Y'}{Y}(G+Y)+G-Y\end{bmatrix} \\ B'=\frac{1}{2} \begin{bmatrix}\frac{Y'}{Y}(B+Y)+B-Y\end{bmatrix} \\ \end{cases} ⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧R′=21[YY′(R+Y)+R−Y]G′=21[YY′(G+Y)+G−Y]B′=21[YY′(B+Y)+B−Y]
C++代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;Mat ContrastImageCorrection(Mat src)
{int rows = src.rows;int cols = src.cols;Mat yuvImg;cvtColor(src, yuvImg, CV_BGR2YUV_I420);vector <Mat> mv;split(yuvImg, mv);Mat OldY = mv[0].clone();// for(int i = 0; i < rows; i++){// for(int j = 0; j < cols; j++){// mv[0].at<uchar>(i, j) = 255 - mv[0].at<uchar>(i, j);// }// }Mat temp;bilateralFilter(mv[0], temp, 9, 50, 50);//GaussianBlur(mv[0], temp, Size(41, 41), BORDER_DEFAULT);for (int i = 0; i < rows; i++) {for (int j = 0; j < cols; j++) {float Exp = pow(2, (128 - (255 - temp.at<uchar>(i, j))) / 128.0);int value = int(255 * pow(OldY.at<uchar>(i, j) / 255.0, Exp));temp.at<uchar>(i, j) = value;}}Mat dst(rows, cols, CV_8UC3);// mv[0] = temp;// merge(mv, dst);// cvtColor(dst, dst, CV_YUV2BGRA_I420);for (int i = 0; i < rows; i++) {for (int j = 0; j < cols; j++){if (OldY.at<uchar>(i, j) == 0) {for (int k = 0; k < 3; k++) dst.at<Vec3b>(i, j)[k] = 0;}else {//channel Bdst.at<Vec3b>(i, j)[0] =(temp.at<uchar>(i, j) * (src.at<Vec3b>(i, j)[0] + OldY.at<uchar>(i, j)) / OldY.at<uchar>(i, j) +src.at<Vec3b>(i, j)[0] - OldY.at<uchar>(i, j)) >> 1;//channel Gdst.at<Vec3b>(i, j)[1] =(temp.at<uchar>(i, j) * (src.at<Vec3b>(i, j)[1] + OldY.at<uchar>(i, j)) / OldY.at<uchar>(i, j) +src.at<Vec3b>(i, j)[1] - OldY.at<uchar>(i, j)) >> 1;//channel Rdst.at<Vec3b>(i, j)[2] =(temp.at<uchar>(i, j) * (src.at<Vec3b>(i, j)[2] + OldY.at<uchar>(i, j)) / OldY.at<uchar>(i, j) +src.at<Vec3b>(i, j)[2] - OldY.at<uchar>(i, j)) >> 1;}}}// for(int i = 0; i < rows; i++)// {// for(int j = 0; j < cols; j++)// {// for(int k = 0; k < 3; k++)// {// if(dst.at<Vec3b>(i, j)[k] < 0)// {// dst.at<Vec3b>(i, j)[k] = 0;// }// else if(dst.at<Vec3b>(i, j)[k] > 255)// {// dst.at<Vec3b>(i, j)[k] = 255;// }// }// }// }return dst;
}int main()
{Mat src = imread("1.jpg");Rect rect(0, 0, (src.cols - 1) / 2 * 2, (src.rows - 1) / 2 * 2); //保证长宽都是偶数Mat newsrc = src(rect);Mat dst = ContrastImageCorrection(newsrc);imshow("origin", newsrc);imshow("result", dst);waitKey(0);return 0;
}
效果
论文原文：https://www.researchgate.net/publication/220051147_Contrast_image_correction_method
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